whisper-tiny.en
支持时间戳转录的轻量级英语语音识别模型
基于transformers.js开发的轻量级英语语音识别模型，集成ONNX格式权重实现Web端部署。模型支持基础文本转录、时间戳转录及单词级时间戳标记等功能，通过JavaScript可快速实现音频转文本识别。
Whisper-tiny.en项目简介
whisper-tiny.en是一个基于OpenAI开发的语音识别模型，专门针对英语语音识别进行了优化。该项目已经与Transformers.js实现了完美集成，使开发者能够在Web环境中轻松实现语音识别功能。
技术特点
- 采用ONNX权重格式，确保与Transformers.js的兼容性
- 支持实时语音转录功能
- 提供多种时间戳输出选项
- 轻量级设计，适合Web端部署
- 专注于英语识别，确保较高的识别准确度
主要功能
这个项目提供了三种核心功能模式：
- 基础转录模式：将英语语音直接转换为文本
- 段落级时间戳模式：在转录的同时提供文本片段的时间信息
- 词级时间戳模式：能够精确到每个单词的时间位置
使用方法
该项目的使用非常简单，开发者只需通过npm安装@xenova/transformers包，然后使用pipeline功能就能快速实现语音识别。系统支持处理多种音频输入源，包括音频URL或本地音频文件。
应用场景
这个项目适用于多种应用场景，例如：
- 在线会议记录
- 教育视频字幕生成
- 语音内容归档
- 实时语音转写应用
- 视频内容分析
技术优势
- 使用简单：提供直观的API接口
- 灵活性高：支持多种输出格式
- 性能优化：采用ONNX格式提升运行效率
- 精确时间戳：支持词级别的时间定位
- Web友好：专门针对Web环境优化
发展前景
该项目目前采用独立的ONNX权重存储方案，这是一个过渡性解决方案。随着WebML技术的发展，未来可能会采用更先进的技术方案。项目组建议开发者使用🤗 Optimum进行模型转换，并采用标准的onnx文件夹结构来组织项目。
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